文档介绍：摘要/现代企业依靠���猩涛裣�邸⑿畔⒎⒉嫉然疃�那魇圃嚼丛矫飨浴S没�的研究工作统称为数据挖掘���序列数据作为一种的常见的数据形式存在于很多应用领域。随着电子商务网了目前广泛采用的分层搜素算法框架及其搜索空间的重要性质的萋础上,我们提入了困境,出现所谓“数据爆炸”���据库中自动地发现规律性,主要工作停留在实验室阶段。�年代以来,。人们逐渐把注意力放在如何将已有的��际跤胧�菘饧际跻约靶滦�数据挖掘技术成为近年来数据库、人工智能及决策支持领域的研究热点�上营销的发展,序列数据挖掘技术将面临新的应用契机。在这种背景和前提下研究序列模式数据挖掘技术,有重要的理论和实际意义。但是,这方面的研究还比较初步,概括地说,现有研究成果存在以下一些主要问题和不足:���谛蛄�数据的��没Х梦誓J降难芯浚�狈�鲜实氖�菽P停��序列模式数据挖掘的增量性研究不够;��蛄心J降谋硐趾徒馐突�蒲芯坎还唬�雇诰蚪峁�目�因此,本课题‘的研究目标是,通过对序列模式挖掘的数据模型、增量式挖掘及概率解释的研究,解决序列模式数据挖掘技术应用于新的商务环境的主要技术访�聊J绞酝急硎網�用户对网站的访问意图,其中涉及到网站的组织和流览的过程性。作为一种特殊而有广泛应用价值的序列模式,直接套用一般序列模式的数据模型不仅不足以描述访问意图,而且不利于领域模型的结合和用户的理解。在已有研究工作的基础上,我们提出了综合用户的流览路径、服务器的页面拓扑结构及应用逻辑设计等多个数据源和领域知识的�甇�模型以及描述用户在站点内部转移的贝叶斯模型,设计了用户访问模式的发现及潜在顾客群发现算法,。在深入研究出了增量式数据挖掘算法设计的四个原则:直接验证原则、空间削减原则、启发搜索原则和空间分割原则。基于空间分割原则,研究了一种分层搜索算法的搜索空间分割方法,将数据挖掘任务分解成几个可独立完成的子任务;基于启发搜索原则,研究了一种在高层空间和低层空问同时进行搜索的双向启发搜索方法。我们还进~步结合搜索空间的分割及双向启发搜索,讨论了基于共享内存的双处理机并行算法框架及处理机阃的协调同步机制,将增量式方法同并行化方法有机结��菘饧际醯墓惴河τ檬谷�蚍段�诘氖�菘庵写娲⒌氖�萘烤缭觯��莘�析的复杂度随之剧增,传统的基于数理统计技术的、交互式手工数据分析方法陷�����问题。数据的拥有者们迫切希望能够从大量的历史数据中寻找某些规律性以帮助他们现在的决策行为。�������际醯难芯恳虼瞬���淠勘昃褪侨绾未邮�的数据仓库技术结合起来,解决各行业�乇鹗巧桃�中的实际问题。这一阶段����S捎谑�荼�ㄎ侍獾钠毡樾院徒羝刃裕�用性较差。��窍蛲�嫌O�氖�萃诰蛳低车纳杓朴肟7⒐ぷ鞑欢唷U庑┎蛔�之处必将制约数据挖掘技术在这一领域的推广应用。问题。国防科学技术大学研究生院学位论文第Ⅳ页����������甶�‘本课矗的研究得到。九五”目睹颈研项目及胃素。��备呖萍蓟�鸬淖手��,
价值:�智能人机交互软件代理、网络安全模型获取等,本文的研究工作具有重要的实用根据增量式的表现方式的不同,我们提出并研究了序列模式的两种不同类型面向参数的增量式挖掘算法��.��。及����:。对于这两类算法,我们都从理论上证明了它们的正确性,并通过实验验证了它们的有效性。针对挖掘结果的表示和解释,我们讨论了序列模式的条件概率解释,并在此能够很好地将关于模式过滤的已有研究成果结合起来,而且支持在一定条件下辅助用户进行进一步的分析。我们在网上营销的应用背景下,研究了数据挖掘系统的体系结构和功能设计,提出了一种基于��.���植技扑闫教ǖ氖迪址桨福�⑹迪至艘桓鲈�脱橹�系统���痯�,对系统的设计和实现方案进行了部分检验,同时也对前面的理工作。本文的研究表明,上述研究成果将加快序列模式数据挖掘技术在新的商务关键词:数据挖掘,知识发现,序列模式,增量式挖掘,电子商务,网上营销的增量式挖掘算法:��嫦蚴�菁�脑隽渴酵诰蛩惴↖��基础上提出了一种基于状态转移网��男蛄心J奖硎痉椒āU庵直硎痉椒ú唤�论问题进行了基于真实数据的检验,取得了满意的结果。最后,本文总结了课题的主要研究成果,并概述了今后的研究方向和进一步环境下走向实际应用的步伐。另外,在许多相关应用领域中,例如数字化图书馆、国防科学技术大学研究生院学位论文合。��篈,以及��第��’
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